Nowa fala Eco-Blockchains – Czy to tylko Moda?

Karolina

07 lut 2022
Nowa fala Eco-Blockchains – Czy to tylko Moda?

Społeczność Blockchain zaczyna dostrzegać wpływ kryptowalut i technologii rozproszonego rejestru (DLT) na środowisko. Obecnie istnieje nowa klasa projektów, które łączą zrównoważony rozwój i ochronę środowiska z decentralizacją, co zwiększa ich użyteczność biznesową. W tym artykule zbadamy nową falę Eco Blockchains i odpowiemy na pytanie dlaczego warto szybko do niej dołączyć.

Choć niewątpliwie udane i niezwykle potężne, wczesne protokoły Blockchain, takie jak Bitcoin, cierpiały z powodu ograniczeń ich skalowalności i trwałości. Ze względu na ich mechanizm konsensusu w szyfrowaniu nowych bloków i dodawaniu ich do księgi transakcji.

Jak dotąd główny wyścig w technologii blockchain obracał się wokół zwalczania wysokich opłat transakcyjnych, zwiększania wydajności algorytmów i poprawy szybkości transakcji kryptowalutowych. Czynniki te miały wyraźny wpływ na ceny kryptowalut.

Zużycie Energii Elektrycznej i Ślad Węglowy

Wraz ze wzrostem liczby użytkowników i transakcji, systemy Blockchain oparte na mechanizmie Proof-of-Work (PoW) wymagają zwiększonej mocy obliczeniowej dla górników. Powoduje to, że coraz bardziej zaawansowane obliczenia zużywają więcej energii wraz ze wzrostem rozmiaru sieci. Z kolei łańcuchy bloków oparte na mechanizmie PoW - takie jak Bitcoin - z czasem stały się niezrównoważone środowiskowo ze względu na wysokie zużycie energii. Model konsensusu Proof-of-Stake - np. w Ethereum - wymaga nieco mniej energii, ale nie eliminuje problemu ograniczonej skalowalności.

Energy consumption

Sam BTC stanowi 43% całego ruchu kryptowalutowego, co czyni go najpopularniejszą kryptowalutą. Sieć Bitcoin ma największy ślad węglowy ze względu na zużycie energii. Według Bitcoin Energy Consumption Index szacuje się, że wydobycie Bitcoina wymaga 178 TWh energii elektrycznej - mniej więcej tyle, ile wynosi roczne zużycie energii w Polsce.

Ze względu na wpływ wydobycia na środowisko, kryptowaluty są krytykowane i porównywane do scentralizowanych narzędzi finansowych. Przykładowo, jeden BTC tworzący nowy blok wymaga 1779 kWh energii, podczas gdy 100 000 transakcji obsługiwanych przez dostawcę kart płatniczych VISA, zużywa jedynie 189 kWh. W jednej transakcji Bitcoin zużywa tyle energii elektrycznej, co przeciętne amerykańskie gospodarstwo domowe w ciągu 67 dni.

Eco blockchains - bardziej zrównoważona przyszłość

Biorąc pod uwagę wszystkie względy środowiskowe, nowa generacja zrównoważonych łańcuchów bloków pojawiła się w odpowiedzi na gwałtownie rosnące zużycie górników w konwencjonalnych kryptowalutach. Oprócz argumentów etycznych, powodem ich rosnącej popularności jest skalowalność. Wraz z rosnącymi cenami kryptowalut, górnicy muszą przetwarzać większą liczbę transakcji; szczególnie w 2021 r. problem rosnących cen energii elektrycznej i zużycia energii stał się palącą kwestią, czyniąc eco Blockchainy nie tylko propozycją przyjazną dla środowiska, ale także bardzo przekonującym przypadkiem użycia w biznesie.

Chia - energooszczędna alternatywa

Moneta Chia, zasilana przez Blockchain o nazwie Chia Network, gwałtownie wzrosła w połowie 2021 r. po uruchomieniu publicznej sieci głównej. Założyciel Chia, Brian Cohen, jest autorem popularnego oprogramowania i protokołu BitTorrent. W niedawnej rundzie inwestycyjnej platforma została wyceniona na 500 milionów dolarów. Sieć Chia jest obecnie najszybciej rozwijającym się zielonym blockchainem. Jest to również inteligentna platforma transakcyjna, która pozwala użytkownikom korzystać z dostępnego miejsca na dysku twardym. Ponieważ Chia jest również platformą inteligentnych kontraktów, pojawiła się nowa fala kolejnych innowacyjnych projektów wydanych w sieci Chia, które wykorzystują neutralne pod względem emisji dwutlenku węgla, skalowalne rozwiązania mechanizmu konsensusu opartego na przestrzeni.

Rozwiązanie Chia zużywa znacznie mniej energii elektrycznej w porównaniu do kryptowalut zasilanych przez PoW lub mechanizm konsensusu PoS i pozwala większej liczbie osób rozpocząć wydobycie po niższych kosztach. Aby zostać górnikiem Chia, wystarczy poświęcić przestrzeń dyskową lub skorzystać z platform przetwarzania w chmurze, takich jak Amazon Web Services. Od czasu uruchomienia Chia w marcu 2021 r. zużycie pamięci komputera Chia wzrosło wykładniczo. Podczas gdy w połowie maja 2021 r. było to około pół miliona terabajtów pamięci, w październiku liczba ta wzrosła dziesięciokrotnie.

W przeciwieństwie do poprzednich kryptowalut, moneta Chia jest zasilana przez Blockchain wykorzystujący mechanizm Proof-of-Space-and-Time. W rezultacie wydobywanie Chia nie wykorzystuje ani architektury GPU, ani CPU, aby umożliwić wymianę danych i wartości, ale pamięć komputera. Dysk twardy lub SSD górników zasilający Chia Blockchain jest podłączony do zdecentralizowanej sieci, w której przechowywanie określonej ilości danych przez określony czas jest nagradzane w XCH, tokenie Chia.

Hodowla Chia jest dostępna, nie wymaga specjalistycznego sprzętu ani ogromnych ilości energii. Platformę transakcyjną blockchain sieci można pobrać pod adresem chia.net. Użytkownicy mogą zdecydować się na poświęcenie części niezaangażowanego miejsca na dysku twardym na rzecz sieci i otrzymać w zamian XCH, bez znaczącego wpływu na wydajność komputera lub wymagając znacznie więcej energii.

2. SolarCoin 

W przeciwieństwie do Chia, która jest zupełnie nowym Blockchainem i mechanizmem konsensusu, SolarCoin wykorzystuje prostą ideę inteligentnych kontraktów. Podąża za logiką wszystkich innych kryptowalut, ale kluczową różnicą jest to, że projekt platformy ma na celu zachęcenie do rzeczywistej działalności środowiskowej: weryfikowalnie wyprodukowanej energii słonecznej. Inteligentny kontrakt dystrybuuje 1 SolarCoin (SLR) za każdą MWh (megawatogodzinę) wygenerowaną dzięki technologii paneli słonecznych.

SolarCoin opiera się na dwóch formach protokołu Proof-of-Work (PoW). Pierwszym z nich jest tradycyjny kryptograficzny PoW powiązany z najbardziej konwencjonalnymi kryptowalutami (np. Bitcoin). Druga warstwa PoW to zweryfikowany mechanizm, który wskazuje, czy udowodniono, że wspomniana 1 MWh energii została wyprodukowana z energii słonecznej. Następnie inteligentny kontrakt dystrybuuje SolarCoiny przy użyciu tych dwóch PoW jako sposobu nagradzania za wytwarzanie zielonej energii elektrycznej.

3. IOTA

Jako świetny dodatek do propozycji technologicznej IOTA, jej zorientowane na środowisko podejście zostało osiągnięte poprzez wyeliminowanie górników, ponieważ są oni przyczyną problemów środowiskowych kryptowalut. IOTA wykorzystuje alternatywę dla konwencjonalnego Blockchaina o nazwie "Tangle". Zamiast górnictwa, sieć jest utrzymywana przez mniejsze urządzenia i wykorzystuje obliczenia, które wymagają mniejszej mocy, a tym samym zużywają mniej energii na transakcję (0,00011 kWh na transakcję), co czyni ją najbardziej zrównoważoną środowiskowo spośród wiodących kryptowalut.

Cała społeczność kryptowalutowa staje się zielona - ty też powinieneś!

Eco Blockchains? Istnieją widoczne oznaki, że deweloperzy kryptowalut są coraz bardziej świadomi i aktywni w poszukiwaniu nowych sposobów oferowania wszystkich korzyści płynących z kryptowalut, bez żadnych niezrównoważonych i szkodliwych dla środowiska wad.

Wiodące firmy i korporacje Blockchain podpisały Crypto Climate Accord. Jego celem jest dekarbonizacja branży kryptowalutowej i uczynienie jej emitentem zerowej emisji gazów cieplarnianych netto do 2040 roku. Zostało ono podpisane przez tak ważne nazwiska jak Ripple, Consensys, Polygon - a wśród korporacyjnych gigantów: KPMG i NortonLifeLock.

Niezależnie od tego, czy jest to przyjazne dla środowiska z założenia, czy z wyboru biznesowego, branża kryptowalut ma bardzo przekonujące argumenty, aby "stać się zieloną". W obecnej formie najpopularniejsze kryptowaluty, takie jak BTC, były mocno krytykowane za ich niezrównoważony charakter. Wysiłki na rzecz decentralizacji nie mogą być kontynuowane, jeśli koszty środowiskowe związane z zasilaniem transakcji stale rosną. Stąd też pojawienie się nowej fali zielonych blockchainów i zielonych kryptowalut stanowi wyraźne wezwanie do działania dla kilku interesariuszy.

Biorąc pod uwagę wczesny etap rozwoju, neutralne dla środowiska kryptowaluty i zdecentralizowane protokoły są świetną przestrzenią dla przedsiębiorców. Mogą oni opracowywać własne rozwiązania oparte na zrównoważonych łańcuchach bloków. Oprócz optymalizacji mechanizmów konsensusu i architektur DLT, istnieją jedne z najbardziej ekscytujących przypadków biznesowych, takich jak zielone NFT, giełdy i platformy pamięci masowej.

Jeśli chcesz dowiedzieć się, jak budować swoje projekty w oparciu o Eco Blockchains, skontaktuj się z nami.

Most viewed


Never miss a story

Stay updated about Nextrope news as it happens.

You are subscribed

AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Miłosz Mach

13 mar 2025
AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Obecnie wiele sektorów gospodarki przechodzi transformację cyfrową. AI w 2025 to już nie tylko gadżet, a narzędzie, które przeprowadza rozmowy z klientami, usprawnia podejmowanie decyzji i optymalizuje procesy sprzedażowe. Równolegle, technologia blockchain zapewnia bezpieczeństwo , transparentność i skalowalność transakcji. Tym wpisem rozpoczynamy serię publikacji o AI w biznesie, a dzisiejszy artykuł poświęcimy wykorzystaniu sztucznej inteligencji w branży nieruchomości.

AI vs. Tradycja: Kluczowe Implementacje AI w Sektorze Nieruchomości

Projektowanie, sprzedaż, i zarządzanie - dotychczasowe metody ustępują miejsca decyzjom wspieranym danymi.

Przełom w Obsłudze Klienta

Chatboty i Asystenci AI zmieniają sposób, w jaki firmy komunikują się z klientami. Obsługują równocześnie setki zapytań, personalizują oferty i prowadzą klientów przez proces zakupowy. Wdrożenie agentów AI może prowadzić do wzrostu jakościowych leadów dla deweloperów oraz automatyzacji odpowiedzi na większość standardowych zapytań klientów. Wyzwania techniczne przy implementacji takich systemów obejmują:

  • Integrację z istniejącymi bazami danych nieruchomości - chatbot musi mieć dostęp do aktualnych ofert, cen i dostępności
  • Personalizację komunikacji - system musi dostosowywać komunikację do indywidualnych potrzeb klienta
  • Zarządzanie wiedzą branżową - chatbot potrzebuje specjalistycznej wiedzy o lokalnym rynku nieruchomości

Zaawansowana Analiza Danych

Systemy kognitywnej AI wykorzystują uczenie głębokie (deep learning) do analizy złożonych zależności na rynku nieruchomości, t.j. trendów makroekonomicznych, lokalnych planów zagospodarowania czy zachowań użytkowników na platformach społecznościowych. Wdrożenie takiego rozwiązania wymaga:

  • Zebrania wysokiej jakości danych historycznych
  • Stworzenia infrastruktury do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym
  • Opracowania odpowiednich modeli uczenia maszynowego
  • Ciągłego monitorowania i aktualizacji modeli w oparciu o nowe dane

Inteligentne Projektowanie

Generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje projektowanie architektoniczne. Te zaawansowane algorytmy potrafią generować dziesiątki wariantów projektu budynku uwzględniających ograniczenia działki, wymogi prawne, efektywność energetyczną i preferencje estetyczne.

Optymalizacja Efektywności Energetycznej Budynków

Inteligentne systemy zarządzania budynkami (BMS) wykorzystują AI do optymalizacji zużycia energii przy jednoczesnym zachowaniu komfortu mieszkańców. Algorytmy uczenia ze wzmocnieniem (reinforcement learning) badają dane z czujników temperatury, wilgotności i jakości powietrza, a następnie dostosowują parametry ogrzewania, klimatyzacji i wentylacji.

Integracja AI z Blockchain a Tokenizacja Nieruchomości

Połączenie AI z technologią blockchain stwarza nowe możliwości dla branży nieruchomości. Blockchain to rozproszona baza danych, w której informacje są przechowywane w niezmienialnych "blokach". Zapewnia bezpieczeństwo transakcji i transparentność danych, podczas gdy AI analizuje te dane i wyciąga wnioski. W praktyce oznacza to, że historia własności, wszystkie transakcje i modyfikacje nieruchomości są zapisane w sposób niemożliwy do podrobienia, a AI pomaga w interpretacji tych danych i podejmowaniu decyzji.

Przyszłość AI w Branży Nieruchomości: Trendy i Prognozy

AI w sektorze nieruchomości ma potencjał przyniesienia branży wartości od 110 do 180 miliardów dolarów amerykańskich, jak podkreślają eksperci McKinsey & Company.

Kluczowe kierunki rozwoju w najbliższych latach to:

  • Autonomiczne systemy negocjacyjne - agenci AI wyposażeni w strategie teorii gier, zdolni do prowadzenia złożonych negocjacji
  • AI w planowaniu urbanistycznym - algorytmy planujące rozwój miast i optymalną alokację przestrzeni
  • Tokenizacja nieruchomości - wykorzystanie blockchain do podziału nieruchomości na cyfrowe tokeny, umożliwiające inwestowanie w części nieruchomości

Wnioski

Pytanie dla firm nie brzmi już "czy", ale "jak" wdrażać AI, aby maksymalizować korzyści i konkurencyjność swoich ofert. Strategiczne podejście zaczyna się od zdefiniowania konkretnych problemów biznesowych, a następnie doboru odpowiednich technologii.

Jakie wartości potencjalnie wniesie do Twojej organizacji?
  • Obniżenie kosztów operacyjnych dzięki automatyzacji
  • Poprawę doświadczenia klienta i skrócenie czasu transakcji
  • Zwiększenie dokładności prognoz i wycen, redukcja ryzyka biznesowego
Nextrope Logo

Chcesz wdrożyć AI w swoim biznesie nieruchomości?

Nextrope specjalizuje się w implementacji rozwiązań AI i blockchain dostosowanych do konkretnych potrzeb biznesowych. Nasze doświadczenie pozwala na:

  • Tworzenie inteligentnych chatbotów obsługujących klientów 24/7
  • Implementację systemów analitycznych do wyceny nieruchomości
  • Budowę bezpiecznych rozwiązań blockchain dla transakcji nieruchomościowych
Umów bezpłatną konsultację

Lub sprawdź pozostałe artykuły z serii "AI w biznesie"

AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Gracjan Prusik

10 mar 2025
AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Rewolucja AI w Warsztacie Frontendowca

W dzisiejszych czasach programowanie bez wsparcia AI to rezygnacja z potężnego narzędzia, które radykalnie zwiększa produktywność i wydajność developera. Dla współczesnego developera AI w automatyzacji frontendowej to nie tylko ciekawostka, ale kluczowe narzędzie zwiększające produktywność. Od automatycznego generowania komponentów, przez refaktoryzację, aż po testowanie - narzędzia AI fundamentalnie zmieniają naszą codzienną pracę, pozwalając skupić się na kreatywnych aspektach programowania zamiast na żmudnym pisaniu powtarzalnego kodu. W tym artykule pokażę, jak najczęściej wykorzystywane są te narzędzia, aby pracować szybciej, mądrzej i z większą satysfakcją.

Ten wpis rozpoczyna serię poświęconą zastosowaniu AI w automatyzacji frontendowej, w której będziemy analizować i omawiać konkretne narzędzia, techniki i praktyczne przypadki użycia AI, pomagające programistom w codziennej pracy.

AI w automatyzacji frontendowej – jak pomaga w refaktoryzacji kodu?

Jednym z najczęstszych zastosowań AI jest poprawianie jakości kodu i znajdowanie błędów. Narzędzia potrafią analizować kod i sugerować optymalizacje. Dzięki temu będziemy w stanie pisać kod znacznie szybciej, a także znacznie zmniejszyć ryzyko związane z ludzkim błędem.

Jak AI ratuje nas przed frustrującymi błędami

Wyobraź sobie sytuację: spędzasz godziny debugując aplikację, nie rozumiejąc dlaczego dane nie są pobierane. Wszystko wydaje się poprawne, składnia jest prawidłowa, a jednak coś nie działa. Często problem tkwi w drobnych szczegółach, które trudno wychwycić podczas przeglądania kodu.

Spójrzmy na przykład:

function fetchData() {
    fetch("htts://jsonplaceholder.typicode.com/posts")
      .then((response) => response.json())
      .then((data) => console.log(data))
      .catch((error) => console.error(error));
}

Na pierwszy rzut oka kod wygląda poprawnie. Jednak po uruchomieniu nie otrzymamy żadnych danych. Dlaczego? W URL-u znajduje się literówka - "htts" zamiast "https". To klasyczny przykład błędu, który może kosztować developera godziny frustrującego debugowania.

Kiedy poprosimy AI o refaktoryzację tego kodu, nie tylko otrzymamy bardziej czytelną wersję wykorzystującą nowsze wzorce (async/await), ale również - co najważniejsze - AI automatycznie wykryje i naprawi literówkę w adresie URL:

async function fetchPosts() {
    try {
      const response = await fetch(
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts"
      );
      const data = await response.json();
      console.log(data);
    } catch (error) {
      console.error(error);
    }
}

Jak AI w automatyzacji frontendowej przyspiesza tworzenie UI?

Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań AI w frontendzie jest generowanie komponentów UI. Narzędzia takie jak GitHub Copilot, ChatGPT czy Claude potrafią wygenerować kod komponentu na podstawie krótkiego opisu lub przesłanego im obrazu.

Dzięki tym narzędziom możemy tworzyć złożone interfejsy użytkownika w zaledwie kilkadziesiąt sekund. Wygenerowanie kompletnego, funkcjonalnego komponentu UI zajmuje często mniej niż minutę. Co więcej, wygenerowany kod jest zazwyczaj pozbawiony błędów, zawiera odpowiednie animacje i jest w pełni responsywny, dostosowując się do różnych rozmiarów ekranu. Ważne jest, aby dokładnie opisać czego oczekujemy.

Widok wygenerowany przez Claude po wpisaniu "Na podstawie wczytywanych danych wyświetl posty. Strona ma być responsywna. Kolory przewodnie to: #CCFF89, #151515 i #E4E4E4".

Wygenerowany widok postów

AI w analizie i rozumieniu kodu

AI może analizować istniejący kod i pomóc w jego zrozumieniu, co jest szczególnie przydatne w przypadku dużych, skomplikowanych projektów lub kodu napisanego przez kogoś innego.

Przykład: Generowanie podsumowania działania funkcji

Załóżmy, że mamy funkcję do przetwarzania danych użytkowników, której działania nie rozumiemy na pierwszy rzut oka. AI może przeanalizować kod i wygenerować jego czytelne wyjaśnienie:

function processUserData(users) {
  return users
    .filter(user => user.isActive) // Sprawdza wartość `isActive` dla każdego użytkownika i zostawia tylko te obiekty, gdzie `isActive` jest prawdziwe (true)
    .map(user => ({ 
      id: user.id, // Pobiera wartość `id` z każdego obiektu użytkownika
      name: `${user.firstName} ${user.lastName}`, // Tworzy nowy string, łącząc `firstName` i `lastName`
      email: user.email.toLowerCase(), // Zamienia adres e-mail na małe litery
    }));
}

W tym przypadku AI nie tylko podsumowuje działanie kodu, ale też rozbija poszczególne operacje na łatwiejsze do zrozumienia fragmenty.

AI w automatyzacji frontendowej – tłumaczenia i wykrywanie błędów

Każdy frontendowiec wie, że praca programisty to nie tylko kreatywne tworzenie interfejsów, ale także mnóstwo powtarzalnych, żmudnych zadań. Jednym z nich jest implementacja tłumaczeń dla aplikacji wielojęzycznych (i18n). Dodawanie tłumaczeń dla każdego klucza w plikach JSON, a następnie ich weryfikacja, potrafi być czasochłonna i podatna na błędy.

Dzięki AI możemy jednak znacznie przyspieszyć ten proces. Wykorzystanie ChatGPT, DeepSeek czy Claude pozwala na automatyczne generowanie tłumaczeń dla interfejsu użytkownika, a także wychwytywanie błędów językowych i stylistycznych.

Przykład:

Mamy plik tłumaczeń w formacie JSON:

{
  "welcome_message": "Witaj w naszej aplikacji!",
  "logout_button": "Wyloguj się",
  "error_message": "Coś poszło nie tak. Spróbuj ponownie później."
}

AI może automatycznie wygenerować jego wersję w języku angielskim:

{
  "welcome_message": "Welcome to our application!",
  "logout_button": "Log out",
  "error_message": "Something went wrong. Please try again later."
}

Co więcej, AI potrafi wykryć błędy ortograficzne czy niekonsekwencje w tłumaczeniach. Jeśli na przykład w jednym miejscu użyliśmy "Wyloguj się", a w innym "Wyjdź", AI może zasugerować ujednolicenie terminologii.

Tego typu automatyzacja nie tylko oszczędza czas, ale też minimalizuje ryzyko ludzkich błędów. A to tylko jeden z przykładów – AI pomaga również w generowaniu dokumentacji, pisaniu testów oraz optymalizacji wydajności – o czym opowiemy w kolejnych artykułach.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki frontendowcy pracują na co dzień. Od generowania komponentów, przez refaktoryzację kodu i wykrywanie błędów, aż po automatyczne testowanie i dokumentację – AI znacząco przyspiesza i usprawnia pracę. Bez tych narzędzi stracimy bardzo dużo czasu, czego oczywiście nie chcemy.

W kolejnych częściach serii omówimy m.in.:

Śledź nas, aby być na bieżąco!